C#和YOLO实时物体检测AI应用开发视频课程

欢迎学习《C#和YOLO实时物体检测AI应用开发视频课程》，你将掌握在 C#项目中使用YOLO进行目标物体检测：使用 YOLO、Tiny YOLO 和 NMS 构建实时 AI 应用程序。这是一门综合实践课程，旨在帮助您掌握利用 YOLO（只看一次）进行实时对象检测的技能和知识。本课程非常适合想要深入研究令人兴奋的对象检测世界的开发人员、数据科学家和人工智能爱好者。

Published 12/2024
Created by Maria Khalid
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Level: Beginner | Genre: eLearning | Language: English | Duration: 10 Lectures ( 54m ) | Size: 1.23 GB

您将会学到

掌握 C# 中的 YOLO 和 Tiny YOLO 集成，以实现实时目标检测。
实施非极大值抑制 (NMS) 以提高检测精度和效率。
使用 YOLO 构建安全监控和人工智能驱动的图像识别应用程序。
使用 Tiny YOLO 优化对象检测工作流程，提高速度和准确性。

要求

基本编程知识：建议熟悉 C# 编程，但初学者可以通过一些努力来掌握。 Visual Studio：学生应该安装 Visual Studio 并了解基本的项目设置。 Windows操作系统：本课程使用基于Windows的工具和框架进行开发。对人工智能和目标检测的兴趣：对学习 YOLO、Tiny YOLO 和实时人工智能应用程序的热情将是有益的。

描述

从基础知识开始，您将掌握目标检测的重要性以及 YOLO 在其他方法中脱颖而出的原因。我们将指导您设计一个高效的对象检测项目，涵盖流畅的开发体验所需的基本工具、库和设置。

您将学习如何将 YOLO 模型加载到您的应用程序中，了解其结构和组件，例如 Darknet、权重和配置文件。本课程还将引导您完成视频捕获功能的实现，使您能够有效地处理视频流和帧处理。

在核心实现阶段，您将掌握视频帧的捕获和处理，然后使用 YOLO 模型运行对象检测。您将学习如何可视化检测到的对象周围的边界框，使您的应用程序既实用又直观。

将涵盖非极大值抑制 (NMS) 等优化技术，通过消除冗余边界框来提高检测精度。对于那些寻求更快性能的人，本课程介绍了 Tiny YOLO，提供了在不影响速度和准确性的情况下集成它进行实时检测的见解。

在本课程结束时，您将开发出功能齐全的对象检测应用程序，并针对性能进行了良好优化。立即注册，通过 YOLO 转变您的 AI 能力并精通物体检测！

此课程面向哪些人：

本课程专为以下人群设计： 有抱负的 AI 开发人员：任何有兴趣学习如何使用 YOLO 对象检测构建实时 AI 应用程序的人。 C# 开发人员：希望使用熟悉的工具和语言将其技能扩展到人工智能和计算机视觉领域的程序员。学生和爱好者：对人工智能、对象检测以及构建安全或监控应用程序充满热情的个人。专业人士：寻求将人工智能驱动的对象检测整合到现有或新的软件解决方案中以增强功能的开发人员。充满好奇心的初学者：任何渴望在逐步指导下探索人工智能和物体检测的人，即使之前的经验很少。无论您是对人工智能感到好奇的初学者还是旨在提高技能的专业人士，本课程都为各个级别提供实用的见解和实践经验。